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2024-08-15

Python 和 HTML 本身并不直接用于制作赛车游戏。但是，你可以使用 Python 的一些库，如 Pygame 或者是使用基于 Web 的技术，如 JavaScript 和 Web 游戏框架，如 Phaser.js，来制作赛车游戏，并可以在 HTML 中嵌入这些游戏。

Python 赛车游戏代码示例（使用 Pygame）:




import pygame
 
# 初始化pygame
pygame.init()
 
# 设置窗口大小
screen = pygame.display.set_mode((600, 300))
 
# 设置游戏时钟
clock = pygame.time.Clock()
 
# 游戏循环标志
running = True
 
# 游戏循环
while running:
    # 处理事件
    for event in pygame.event.get():
        if event.type == pygame.QUIT:
            running = False
 
    # 更新屏幕
    pygame.display.flip()
 
    # 控制帧率
    clock.tick(60)
 
# 结束pygame
pygame.quit()

HTML嵌入Python赛车游戏代码（使用 iframe）:




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>车辆游戏</title>
</head>
<body>
    <iframe src="your_pygame_game.py" width="600" height="300"></iframe>
</body>
</html>

HTML赛车游戏代码示例（使用 JavaScript 和 Phaser.js）:




<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <title>车辆游戏</title>
    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/phaser@3.55.2/dist/phaser.js"></script>
</head>
<body>
    <script>
        var config = {
            type: Phaser.AUTO,
            width: 800,
            height: 600,
            parent: 'game',
            scene: {
                preload: preload,
                create: create,
                update: update
            }
        };
 
        var game = new Phaser.Game(config);
        var car;
        var speed = 200;
 
        function preload ()
        {
            this.load.image('car', 'car.png');
        }
 
        function create ()
        {
            car = this.add.sprite(400, 500, 'car');
        }
 
        function update ()
        {
            if (this.input.keyboard.isDown(Phaser.Input.Keyboard.KeyCodes.LEFT))
            {
                // 向左移动
                car.x -= speed * this.time.delta;
            }
            else if (this.input.keyboard.isDown(Phaser.Input.Keyboard.KeyCodes.RIGHT))
            {
                // 向右移动
                car.x += speed * this.time.delta;

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2024-08-15

所有,html




from bs4 import BeautifulSoup
import requests
 
def extract_info_from_url(url):
    # 发送HTTP请求获取页面内容
    response = requests.get(url)
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    # 提取页面标题
    title = soup.title.text
    print(f'页面标题: {title}')
    
    # 提取页面的H1标签内容
    h1_tag = soup.find('h1')
    if h1_tag:
        print(f'H1标签内容: {h1_tag.text}')
    else:
        print('未找到H1标签')
        
    # 提取所有段落文本
    paragraphs = soup.find_all('p')
    for p in paragraphs:
        print(f'段落文本: {p.text}')
 
# 示例URL
url = 'https://example.com'
extract_info_from_url(url)

这段代码使用了BeautifulSoup库来解析给定的URL的HTML内容，并提取了页面标题、H1标签内容和所有段落文本。这是一个简单的网页信息抽取的例子，展示了BeautifulSoup库的基本用法。

System

2024-08-15

所有,html




import unittest
import HTMLTestRunner
 
class MyTestCase(unittest.TestCase):
    def test_case1(self):
        self.assertEqual(1 + 1, 2)
 
    def test_case2(self):
        self.assertTrue(isinstance(123, int))
 
# 创建测试套件
suite = unittest.TestSuite()
suite.addTest(MyTestCase('test_case1'))
suite.addTest(MyTestCase('test_case2'))
 
# 设置报告路径和文件名
report_path = 'my_test_report.html'
 
# 定义报告标题、描述等信息
title = '自定义测试报告'
description = '这是一个自定义的测试报告示例'
 
# 打开文件用于写入报告
with open(report_path, 'wb') as report_file:
    runner = HTMLTestRunner.HTMLTestRunner(
        stream=report_file,
        title=title,
        description=description
    )
    # 运行测试套件并写入报告
    runner.run(suite)
 
print(f'测试报告生成在: {report_path}')

这段代码定义了一个简单的测试用例类MyTestCase，并添加了两个测试案例。接着创建了一个测试套件，并向其中添加了这些测试案例。然后，代码定义了报告的路径和标题等信息，并使用with语句安全地打开文件。最后，代码使用HTMLTestRunner运行测试套件并将报告写入文件。

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Python攻破超强防火墙，处理超强反爬并对CSS图片背景偏移定位。

System

2024-08-15

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import requests
from pyquery import PyQuery as pq
from urllib.parse import urljoin
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.firefox.options import Options as FirefoxOptions
from selenium.webdriver.chrome.options import Options as ChromeOptions
 
class Spider:
    def __init__(self, url, proxy=None, user_agent=None):
        self.url = url
        self.proxy = proxy
        self.user_agent = user_agent
        self.driver = self.get_driver()
 
    def get_driver(self):
        # 这里假设你有合适的浏览器驱动程序路径
        firefox_driver_path = '/path/to/geckodriver'
        chrome_driver_path = '/path/to/chromedriver'
        # 设置浏览器选项
        firefox_options = FirefoxOptions()
        chrome_options = ChromeOptions()
        if self.user_agent:
            firefox_options.add_argument(f'user-agent={self.user_agent}')
            chrome_options.add_argument(f'user-agent={self.user_agent}')
        if self.proxy:
            firefox_options.add_argument(f'--proxy-server={self.proxy}')
            chrome_options.add_argument(f'--proxy-server={self.proxy}')
        # 返回浏览器驱动实例
        try:
            return webdriver.Firefox(firefox_options=firefox_options, executable_path=firefox_driver_path)
        except Exception:
            return webdriver.Chrome(chrome_options=chrome_options, executable_path=chrome_driver_path)
 
    def get_page(self, url):
        self.driver.get(url)
        return self.driver.page_source
 
    def parse_page(self, html):
        doc = pq(html)
        # 解析CSS中的背景图片URL
        background_urls = doc('style').contents().findall(r'url<span class="katex">\(&quot;(.+?)&quot;\)</span>')
        for url in background_urls:
            print(urljoin(self.url, url))  # 打印完整的图片URL
 
    def close(self):
        self.driver.close()
 
# 使用示例
spider = Spider('http://example.com', 'http://proxy.com', 'Mozilla/5.0')
html = spider.get_page(spider.url)
spider.parse_page(html)
spider.close()

这个示例代码展示了如何使用Selenium和PyQuery来爬取网页，并解析CSS中的背景图片URL。它假设你已经有了合适的浏览器驱动程序路径，并且可以设置代理和用户代理。这个代码片段提供了一个简单的框架，可以根据实际需求进行扩展和定制。

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Python + Selenium —— 网页元素定位之CSS 选择器！

System

2024-08-15

所有,css




# 导入webdriver
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
 
# 打开浏览器
driver = webdriver.Chrome()
 
# 打开网页
driver.get('http://www.example.com')
 
# 使用CSS选择器定位元素
element = driver.find_element(By.CSS_SELECTOR, 'input[name="username"]')
 
# 输入文本
element.send_keys('John Doe')
 
# 关闭浏览器
driver.quit()

这段代码演示了如何使用CSS选择器来定位网页元素，并在定位到的元素上输入文本。这是一个非常有效的元素定位方法，特别是在处理动态内容和复杂的页面时。

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Python编程—Ajax数据爬取

System

2024-08-15

所有,ajax

由于原始代码中使用的requests库不支持Ajax动态加载的数据，我们需要使用支持JavaScript渲染的工具。在Python中，Selenium和Splash是两个常用的选择。以下是使用Selenium和Chrome浏览器进行数据爬取的示例代码：

首先，安装必要的库：




pip install selenium

确保你有ChromeDriver，并且它在你的系统PATH中。你可以从ChromeDriver - WebDriver for Chrome下载对应版本的ChromeDriver。

接下来，使用Selenium和ChromeDriver来启动浏览器，并进行数据爬取：




from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support.ui import WebDriverWait
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
import time
 
# 初始化ChromeDriver
driver_path = 'path/to/your/chromedriver'
driver = webdriver.Chrome(executable_path=driver_path)
 
# 打开目标网页
url = 'http://example.com'
driver.get(url)
 
# 等待数据加载完成，这里的'loadMoreButton'是加载更多数据的按钮ID
wait = WebDriverWait(driver, 20)
wait.until(EC.element_to_be_clickable((By.ID, 'loadMoreButton'))).click()
 
# 假设数据是以JSON格式返回的，我们可以直接从网页的JavaScript源代码中提取
time.sleep(5)  # 等待数据加载，可以通过更灵活的方式监测数据是否加载完成
html = driver.page_source
 
# 通过正则表达式或者HTML解析库（如BeautifulSoup）来提取数据
# 这里需要根据实际的HTML结构来编写正确的提取逻辑
 
# 清理工作
driver.quit()

请注意，你需要根据实际的网页结构调整正则表达式或HTML解析库的使用方式。此外，为了确保数据爬取的稳定性和效率，可能需要添加更多的等待条件和错误处理。

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【Python爬虫教程】基础篇-16 Ajax数据爬取基本原理

System

2024-08-15

所有,ajax




import requests
import json
 
# 目标URL，这里以一个假设的AJAX API为例
url = 'https://example.com/api/data'
 
# 发送HTTP GET请求
response = requests.get(url)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = json.loads(response.text)
    # 处理数据，这里简单打印
    print(data)
else:
    print("请求失败，状态码：", response.status_code)

这段代码演示了如何使用Python的requests库来发送HTTP GET请求，并处理返回的JSON数据。在实际应用中，需要根据具体的API文档调整URL、请求头部（Headers）、查询参数等。

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用Python实现对Ajax数据爬取

System

2024-08-15

所有,ajax

要使用Python爬取Ajax数据，通常需要使用工具如requests来发送HTTP请求，并解析返回的JSON或其他格式数据。以下是一个简单的例子，使用requests来模拟Ajax请求并获取数据：




import requests
 
# 目标URL，通常是Web服务的API端点
url = 'http://example.com/api/data'
 
# 如果需要，可以添加headers，模拟浏览器或添加参数
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0',
    'Accept': 'application/json',
}
 
# 发送GET请求
response = requests.get(url, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    data = response.json()
    print(data)
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)
 
# 注意：实际的URL、headers和数据解析可能会根据具体的API而有所不同

确保你有权访问目标网站的API，并遵守其API使用条款和隐私政策。如果网站有反爬机制，可能需要添加额外的头信息、参数、Session对象或者使用代理等方式来绕过。

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Python web实战之Django的AJAX支持详解

System

2024-08-15

所有,ajax




from django.http import JsonResponse
from django.views.decorators.csrf import csrf_exempt
from django.views.decorators.http import require_http_methods
 
# 假设有一个模型UserProfile，包含用户的信息
from .models import UserProfile
 
# 处理AJAX请求的视图函数
@csrf_exempt  # 禁用CSRF验证
@require_http_methods(["POST"])  # 仅允许POST方法
def get_user_profile(request):
    user_id = request.POST.get('user_id')
    if user_id:
        try:
            # 获取用户信息，假设我们只需要用户的名字和邮箱
            user_profile = UserProfile.objects.get(id=user_id)
            response_data = {
                'status': 'success',
                'name': user_profile.name,
                'email': user_profile.email
            }
        except UserProfile.DoesNotExist:
            response_data = {
                'status': 'error',
                'message': 'User not found'
            }
    else:
        response_data = {
            'status': 'error',
            'message': 'User ID is required'
        }
    return JsonResponse(response_data)

这段代码展示了如何在Django中创建一个视图函数来处理AJAX请求，并返回JSON响应。它首先检查是否提供了user_id，然后尝试从数据库中获取相应的用户信息。根据获取用户信息的结果，它构建了一个响应字典，最后返回一个JsonResponse对象。

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python爬虫之post请求ajax数据

System

2024-08-15

所有,ajax




import requests
import json
 
# 目标URL
url = 'http://www.example.com/ajax/data'
 
# 请求头，模拟浏览器
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3',
    'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded; charset=UTF-8',
    'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
}
 
# 需要发送的数据
data = {
    'key1': 'value1',
    'key2': 'value2'
}
 
# 发送POST请求
response = requests.post(url, data=data, headers=headers)
 
# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析JSON数据
    json_data = response.json()
    print(json_data)
else:
    print('请求失败，状态码：', response.status_code)
 
# 注意：以上代码仅作为示例，实际URL、请求头、发送数据及响应处理可能需要根据实际API进行调整。

这段代码使用了requests库来发送一个POST请求，模拟了一个AJAX请求，并且解析了返回的JSON数据。在实际应用中，需要根据目标网站的具体API文档调整相应的URL、请求头、请求数据等。

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